在劳动力市场背景下围绕人工智能（AI）的讨论早已不再是学术界的专属领域。如今，这个问题几乎让每一位员工都感到担忧：有的员工忐忑不安地关注着神经网络的发展，有的员工视其为提高效率的有力工具，还有的员工已经在使用人工智能技术来解决日常问题。但当前的算法实际上对劳动力市场的影响有多大？新的国际货币基金组织报告（国际货币基金组织）的重新分析表明，易受自动化影响的工作范围比以前想象的还要大。

人工智能对劳动力市场的影响规模

人们通常担心的第一个问题是即将发生的变化的规模。就在最近，各分析机构报告称，全球40%的工作都以某种方式受到自动化和人工智能的影响。特别值得关注的是发达国家，由于服务业、信息技术和金融业提供的就业机会较多，因此脆弱性水平可能达到60% 。然而，国际货币基金组织的最新报告强调，鉴于基于生成神经网络的强大新工具的出现，该估计数可能会出现向上波动。

发展中国家的情况看起来稍微不那么令人担忧（为40%），而在以农业为主的低收入国家，自动化影响了大约26%的工作岗位。然而，即使在这里，如果数字技术和基础设施的使用增加，一切都可能发生巨大变化：如果机器人和算法进入偏远地区，大规模裁员的风险也会增加。

值得理解的是，“40％的工作面临风险”这一统计指标并不意味着人们会突然被大规模解雇，他们的工作将由机器人完成。更常见的是，我们谈论的是以前需要人工干预的功能的部分自动化。例如，会计行业仍存在许多与沟通和非标准化情况相关的任务，但对账的常规操作正在转移到智能算法上。对于企业来说，这意味着提高效率，对于员工来说，则意味着掌握新的技能。

无论如何，国家之间、行业之间的差距可能会扩大。发达国家正在加速实施人工智能，但他们也更强烈地感受到自动化对劳动力市场的压力，而技术不太先进的国家在不久的将来可能会看到更加平静的局面。然而，“落后”地区有可能继续处于新技术革命的边缘，这会导致未来许多年的经济落后。

替代风险较高的职业（50–100%）

根据国际货币基金组织报告的最新数据，可以发现更多的职业，其中人工智能可以取代目前由人类执行的大部分职能。高风险类别包括以常规、重复或容易正规化的活动为主的行业。以下是主要群组和相应的数字。

• 电话推销员（90–100%）。

聊天机器人已经能够进行电话营销，甚至能够识别客户的声音反应来调整他们的讲话。它们不会疲倦，不需要休息，可以全天候工作，这使得它们比现场操作员更有效率。对于电话推销员来说，风险几乎是最大的。

• 文员、办公室职员、会计助理（50–80%）。

他们的大部分任务涉及处理文档、数据库和财务报告。算法和专门程序已经能够自动输入数据、排序文件，甚至在最少的人为干预下生成最终报告。

• 呼叫中心接线员（80–100%）。

语音机器人和神经网络变得越来越“人性化”：它们可以进行咨询、识别声音中的情绪并提供优化的沟通脚本。因此，许多公司正在将其呼叫中心转向全自动解决方案。

• 文案和技术作家 (50–75%)。

人工智能已经能够成功撰写短文、产品描述、新闻甚至科学评论。如果我们谈论的是常规内容（例如，在线商店的类似描述），AI 可以更快、更便宜地完成。文案撰稿人必须寻找更有创意的领域才能保持市场需求。

• 会计师和审计师（50–70%）。

基于机器学习的算法可以快速平衡资产负债表、识别错误并生成财务报表。对于复杂的分析和决策，人的因素仍然很重要，但手动工作量显著减少。

• 银行职员、出纳员（60–80%）。

网上银行、电子转账、移动应用程序和金融科技服务已经占据领先地位，减少了对传统银行分支机构的需求。许多以前由收银员执行的交易现在可以通过具有附加功能的应用程序和 ATM 轻松完成。

• 邮政工人（60–90%）。

电子邮件和即时通讯的普及正在减少纸质邮件的数量，无人机和物流机器人越来越多地被用于快速递送包裹。当然，人类仍然需要帮助，但是需求量每年都在下降。

• 药剂师（50–70％）。

人工智能能够分析患者的医疗数据并提供精准的药物建议，直至剂量选择。在药店业务中，许多流程，包括库存控制、销售和咨询，都可以委托给算法。

对于从事这一职业的人来说，主要的问题是：“该怎么做才能避免一无所有？”一方面，风险确实很高：常规任务被机器人或算法接管。另一方面，在更为复杂、非典型情况和创造性的工作方面，人的因素保持不变。您应该将注意力转移到这里，开发难以（或尚不可能）实现自动化的技能。

中等替代风险的职业（20–50%）

自动化的平均风险意味着人工智能可以取代很大一部分功能，但还不能完全取代人类。原因可能有所不同：在某些行业，机器人只能收集原始数据，而最终的决定权仍在人类手中；在其他方面，道德和法律方面或所谓的“人为因素”的需要发挥着重要作用。以下是估计风险在 20% 至 50% 范围内的职业。

• 信息安全专家（20–40％）。

现代系统可以自动检测网络流量中的异常、搜索漏洞，甚至应对网络攻击。然而，在这里完全排除人类是不可能的：许多攻击都是独一无二的，需要创造性的调查、了解攻击者的心理并对不可预测的情况做好准备。

• 律师和法官（20–50%）。

人工智能已经可以分析文件、查找先例并准备合同草稿。但最终的判决，特别是在司法实践中，需要人的评价，包括道德和伦理成分。法学的全面自动化还很遥远。

• 诊断医生、放射科医生（30–50%）。

医疗算法通常比人类更准确地在早期检测出疾病。然而，医生仍然是全面评估患者病情、与患者沟通、选择治疗方案并对后果负责的人。

• 软件工程师（10–40％）。

生成语言模型已经可以编写代码片段、测试它并提出算法解决方案。但在不久的将来完全取代开发人员是不现实的，因为复杂的项目需要创造力、抽象思维以及与客户和同事的密切合作。

• 记者（20–40％）。

人工智能可以生成新闻、报道和“重写”（材料复述），但调查性新闻、独家报道和分析材料需要活生生的人的技能，能够评估背景、与消息来源沟通并收集无可辩驳的事实。

• 建筑师和设计师（20–40%）。

有一些神经网络可以帮助绘画、计算和设计，但它们通常只能简化工作的常规部分。要创建一个真正独特且完全合规的项目，仍然需要经验和艺术天赋。

• 数据分析师（20–50％）。

自动化算法可以收集、清理和处理大量数据，找到模式，甚至制定初步假设。然而，高级分析、结果解释和商业决策仍然需要人工参与。

• 医学实验室技术人员（30–50%）。

现代实验室广泛使用自动分析仪，其测试速度比人工更快、更准确。但实验室技术人员仍然必须监测样本质量，解释边界结果，并考虑异常因素。在中等风险的工作中，“与人工智能合作”比害怕它更重要。重新培训更高级的角色，掌握分析工具，并开发允许您将自动化集成到您的工作流程中的软技能是保持相关性的关键。

替代风险较低的职业（低于 20%）

根据国际货币基金组织的最新统计数据，在某些专业领域，人工智能短期内还无法与人类竞争。这些工作通常需要复杂的体力劳动或高度的情商和创造力。算法可以帮助和简化一些日常工作，但还不能完全取代人员。

• 建筑工人、水管工、电工（少于 10%）。

建筑和修理工作通常需要以个人的方式处理物体，精细的运动技能，以及对非标准情况的快速反应。尽管砌砖机器人已经存在，但它们尚未得到广泛的应用，特别是在工厂环境之外。

• 教师、教育工作者、心理学家（5–15%）。

为了有效地教学或咨询，能够与人进行同理心互动、感受他们的情绪状态并给出个性化建议非常重要。技术可以帮助准备材料和测试知识，但“现场”接触仍然是不可替代的。

• 设计师、艺术家、音乐家（10–15%）。

如今，神经网络可以生成图像、音乐，甚至诗歌。然而，真正富有创意和概念性的解决方案、文化背景以及感知观众的能力还是需要人来更好地实现。艺术不仅是一个结果，也是一个对于作者本人来说很重要的过程。

• 社会工作者、护士、护理人员（5–15%）。

照顾人们，特别是照顾老年人或残疾患者，包含很大的情感成分：支持、沟通、心理援助。即使机器人可以送药或测量血压，也只有人类才能提供情感参与。

• 专业运动员和教练员（不到10％）。

运动成就与身体能力、持续训练和个人方法相关。人工智能可以分析统计数据并提出方法，但它不会代替运动员奔跑和跳跃。此外，人的因素、竞技精神和球迷都是技术目前还无法复制的。

如果您的职业属于这一类，那么您就可以稍微松一口气了。但我们不应忘记，技术进步正在迅速发展，引入机器人娱乐者或机器人护理者已经在被认真讨论。因此，即使在替代风险较低的领域，自动化元素也迟早会出现。然而，未来几年它不太可能大规模、全面地蔓延。

对劳动力市场和社会的影响

我们已经看到人工智能的大规模应用正在如何改变通常的工作方式。新的职位不断涌现：训练数据集的专家、“提示工程师”（向神经网络发出请求的人）、人工智能伦理问题专家。但与此同时，数十种与单调活动相关、容易用算法描述的职业正受到攻击。

这会导致什么结果？经济学和社会学专家强调了几个主要趋势：

• 短期内失业率上升——尤其是对于那些工作很容易被自动化取代、又无法及时调整自己的人来说。当然，劳动力市场正在逐步适应，但“动荡期”可能会很痛苦。
• 不平等现象日益加剧。那些精通技术（或具有很高数字技能）的人获得了竞争优势。他们的收入和地位正在上升，而没有受过教育或人工智能技能的人则面临着更容易受到攻击的风险。
• 需要再培训。对于政府来说，这是一个需要大量投资于教育和社会支持的挑战。对于普通员工来说，需要不断学习新事物，掌握相关专业知识，灵活应对变化。
• 中产阶级的转型。会计、法律和分析中的日常任务可以委托给算法。人们将必须掌握更加复杂、多面的角色。因此，部分中产阶级可能会感受到来自上层（来自高技能专家）和下层（来自自动化）的压力。

当然，这一切并不意味着我们面临的只有“技术失业”和“衰退”。过去的技术革命（从农业机械化到办公室计算机化）也导致了一些工作岗位的消失和新工作岗位的诞生。然而，人工智能变化的规模和速度可能是前所未有的。

可能的发展情景

为了更好地了解我们应该为何做准备，看看分析师描述的几种未来情景是很有帮助的。当然，现实可能比任何模型都复杂，但这样的情景有助于识别关键的风险和机遇。

情景一：人工智能与就业互补性较低[1]

[1]此处的“互补性”是指技术与人类劳动的相互补充，其中人工智能提高了效率，将人们从日常任务中解放出来，但并没有完全取代他们。

这是一个悲观的场景，大公司和政府主要使用人工智能来直接取代装配线、办公室和呼叫中心的人员。工人再培训未能跟上技术的快速进步。

• 失业率急剧上升，尤其是非熟练和低技能工人。
• 不平等和社会紧张局势加剧。有人要求引入无条件基本收入并严格规范机器人的引入。
• 节省人力成本，为企业增加利润，但面临家庭收入下降导致消费需求减少的风险。

场景二：人工智能与就业高度互补

在这里，人工智能并不完全取代人类，而是通过自动化日常操作来补充人类，提高工作的准确性和效率。员工正在学习与管理和培训算法相关的新角色。

一些职业正在消失，但新的职业正在出现，从人工智能“培训师”到自动化伦理方面的专家。提高高技能工人的生产力和收入。然而，低技能工人仍然面临风险。人类与机器能力之间的差距正在缩小：人们将创造性和复杂的解决方案留给自己，而将日常任务委托给算法。

情景三：与总体生产率增长高度互补

这是最积极的情况，人工智能的快速发展伴随着政府和企业采取有效措施，对人口进行再培训并创造新的就业机会。政府认识到，如果不对教育和社会项目进行投资，自动化将对社会产生深远的影响。

• 受诸多领域生产率提高的推动，经济增长急剧加快。
• 大规模再培训正在成为一项优先政策。政府为教育项目提供支持，为创造未来就业机会的公司提供补助和税收减免。
• 生活水平普遍提高，尽管不平等问题仍然需要持续关注。

很难预测哪种情况将会实现。我们可能会在不同国家看到不同的因素组合。一些国家将采取不惜一切代价保住就业的道路，对机器人征税，而其他国家将依靠创新和大规模再培训课程。最有可能的是，我们将看到一种混合体，其中人工智能将以“朋友助手”和“日常工作替代者”的形式出现。

不同的市场参与者应如何行动

当谈到人工智能的巨大影响时，重要的是要了解几个关键的利益相关者群体：政府、企业和工人本身。他们每个人都有各自的职责范围和对局势的影响杠杆。

1. 政府的作用

• 再培训和教育。政府项目可以通过提供免费或折扣课程以及为大学和教育平台提供补助支持来减轻自动化带来的打击。对老年工人和没有受过高等教育的人进行再培训是一项尤为紧迫的挑战。
• 对自动化征税。一些经济学家提出征收“机器人税”来抵消自动化带来的社会成本。部分资金可能用于社会福利、再培训或小企业支持。
• 社会保障。全民基本收入（UBI）是正在讨论的工具之一。它有助于在劳动力市场发生剧烈变化的时期为人们提供支持，并使他们有时间适应。但全民基本收入的实施需要大量资源和社会的广泛讨论。

2. 商业战略

• 对人才的投资。对于公司来说，培训自己的员工比不断寻找新员工更有利可图，尤其是在经验非常重要的特定专业领域。内部课程、企业大学、指导——所有这些都有助于企业灵活应对变化。
• 负责任地部署人工智能。自动化的目标不应该仅限于为了利润而裁员。公司可以利用人工智能来扩大市场、改善客户服务并创造新的就业机会。例如，如果呼叫中心切换到语音机器人，那么释放出来的员工就可以接受重新培训以执行更复杂的任务——分析客户请求、开发销售场景等。
• 社会举措。与大学和非政府组织的联合项目、为有前途的学生提供的奖学金、为残疾人提供的适应计划——所有这些都增强了公司的声誉，并有助于劳动力市场的更加和谐的发展。

3. 员工方面

• 学习新技能。即使你不是程序员，对人工智能和数据科学原理的基本了解在任何领域都会有用。如今，有许多免费的在线课程和付费课程提供基础知识。
• 灵活性和机动性。劳动力市场变得越来越活跃，人的一生中更换多个职业已不再罕见。如果您的专业属于“风险区”，请考虑可能的相关领域，在这些领域中，人的素质比常规操作更重要。
• 加强软技能。创造力、团队协作能力、人际沟通能力、解决非标准问题的能力，这些都还是比较难以算法化的东西。培养情商、领导能力以及即时学习新事物的能力。

最后的想法

人工智能的大规模应用不仅是技术发展的又一步，而且也是劳动力市场的全新时代。国际货币基金组织的最新数据显示，易受自动化影响的职业名单正在以比预期更快的速度扩大。但与此同时，自动化并不意味着完全消除人类劳动：许多领域正在呈现出新的面貌，人们必须与机器互动，并用自己的技能补充其能力。

问题在于社会是否能够适应这些变化，而不会遭遇失业率大幅下降和不平等现象急剧上升的局面。健全的政府政策、企业的负责任态度以及工人自身再培训和发展的意愿在这里发挥着关键作用。

我们的经验表明，人类的灵活性和创造力常常受益于自动化的冲击：历史上的每一次工业革命最终都会开辟新的机遇。在这种情况下，人工智能很可能不会成为人类职业的“掘墓人”，而是会改变人类职业，让我们摆脱常规，让我们有理由思考我们自己想做什么，我们想要的未来是什么样的。

毕竟，如果机器学习能够完成所有日常任务，我们将有更多的时间用于创造力、科学、艺术和创新，也就是用于那些让我们成为人类的活动。但这个美好的未来不会自动到来：为了使它更近，我们必须在国家层面和我们每个人的个人层面做出努力。

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